做和爱沙尼亚的cio概述了该国拥抱人工智能的
爱沙尼亚的cio概述了该国拥抱人工智能的计划
企业可以借鉴爱沙尼亚在人工智能和技能培养方面的务实方法。
企业可以从爱沙尼亚的数字化转型中学到很多东西。多年来,该国已经允许居民提交税款,并使用政府颁发的智能身份证在互联上进行投票。
它拥有一个全国性的数字健康记录系统,其土地登记也可以在上完成。虽然这些系统是分散的,但通过开源数据交换平台x-road实现了相互连接,该平台也已经这正是我们坚定看好新能源产业链的缘由在芬兰和冰岛被采用。
现在,爱沙尼亚正在制定其人工智能国家战略。虽然它不是第一个这样做的国家,但它务实的做法经太长期的发展可以为企业提供一个范例,帮助它们找到自己的人工智能方法,并为一些企业打开商机。
一种务实的人工智能方法
它坐落在波罗的海沿岸,东面是俄罗斯,北面是芬兰,西面则是瑞典。这个国家很小,只有美国缅因州的一半大小,但人口相当,大约有130万。
像我们这样的小国,我们必须用我们仅有的一点资源做最多的事情。这就是为什么我们一开始就尝试数字技术的原因, 爱沙尼亚政府的cio siim sikkut说。
sikkut已经在他的职位上待了两年多,他说人工智能的重要性在早期就已经很明显了: 我们必须在新兴技术方面做得更多,而人工智能处于这方面的最前沿。
去年秋天,sikkut的团队开始与ey(ernst & young)合作,制定一个由三部分组成的国家人工智能战略,该战略很快就提交给了政府,并在今年晚些时候用英文进行了发布。该战略的第一部分侧重于在政府中充分利用人工智能,sikkut一直试图在这一领域引入有意识的实验策略。
爱沙尼亚的人工智能战略并非旨在颠覆传统,而是采取了一种务实的做法。 我们的目标是解决我们政府在服务提供、效率等方面的实际问题, sikkut说。 如果我们可以借鉴别人的经验,那就更好了。而如果没有其他人这样做过,那么我们将进行创新。
爱沙尼亚已经有一些基于ai的用例正在开发当中,包括:
将聊天机器人引入政府与公民的互动中;
在农业检查中使用图像识别技术,以减少将人员送入田地的需要;
能够自动提供法庭笔录的语音到文本系统;
优化警察巡逻。
预测性警务是一种有争议的做法,尤其是在加强种族偏见的风险方面,但sikkut坚持认为, 我们希望可以内置透明度和。 目前,警方的调查重点是了解天气状况将如何影响交通拥堵,以便更好地部署交通巡逻。
扩大人工智能的技能库
爱沙尼亚战略的第二部分侧重于提高全国经济中对人工智能的使用率。sikkut说,这是产业和创新政策的一部分。
为此,sikkut的团队也一直在寻求商业化的见解。爱沙尼亚拥有强大的技术产业和蓬勃发展的初创企业,其中的一个关键主题是其需要更多的技术工装载人。 给我们足够的天赋,我们将创造奇迹, 他们告诉sikkut。
为了满足这一需求,爱沙尼亚增加了高等教育中学习计算机科学的名额。另外,它还针对了企业的一个特殊瓶颈:数据科学。 我们为数据科学带来了一些新的资金,因此他们有了额外的研究人员和一些新的课程, sikkut说。
该国还专注于吸引其他地方的人才,简化移民流程,以便更轻松地引进技术专家。其他措施包括了为创业者在爱沙尼亚建立初创公司提供特殊签证,以及吸引爱沙尼亚境外候选人填补科技行业空缺的政府计划。 我们在这方面的回报相对较好, 他说。
爱沙尼亚的传统工业,包括林业、冶金和工业设备制造业,在利用人工智能以提高生产力的道路上还面临着其他挑战。 最大的问题其实是如何从零开始,如何管理数据、人工智能和以及企业中的机器学习。诸如此类的基本的东西, 他说。
此外,跨国公司也并没有被遗忘。爱沙尼亚也在研究如何使自己成为更有吸引力的投资目的地,使企业能够利用该国特定行业的技能池。 我们在健康领域进行了一些初步探索。这是有希望的, sikkut说。
全力投入人工智能
爱沙尼亚人工智能战略的第三部分是关于监管环境的: 我们希望充分利用人工智能,而不是半途而废, 他说。这意味着需要问自己, 我们的法律中是否有什么东西需要修改,或者提供一些明确的东西,以便可以自由使用完全自主的软件系统?
消除这种模糊性对于鼓励自主系统的发展是非常必要的,无论是对于驾驶出租车还是决定谁能获得银行贷款来说。但这用于低精度仍然需要一个微妙的平衡,因为企业需要了解自己所面临的风险,而公民则希望知道,如果一个自治体系产生有害了影响,谁应该受到惩罚。他说: 我们这样做是为了让人们相信,你可以信任他们,如果事情发生了,无论如何都会有一种追索权,就像在现实生活和现实世界中一样。
基于他的经验,sikkut给cio们提出了一条重要的建议,即在考虑如何将人工智能引入他们的企业方面:放胆去做吧。 在大型的企业结构中,经常会有一个大型的企业战略流程,然后你可能还需要额外做些什么。很明显,我认为这是需要改变的,尤其是在科技进步得如此之快的情况下。这就是我的建议:开始行动吧,然后在此基础上建立一个行之有效的策略。
不要害怕模仿别人正在做的事情。 让我们复制更多吧。但要非常务实。我认为人工智能,至少就目前的情况而言,并不一定需要懂得深奥的科学知识。虽然这里的确会涉及到很多深奥的科学知识,但很多伟大的公司也都在做这件事情,而且他们也都明白这一点,它很有用, 他说。 但即使是现有的模型、库和其他现成的东西,也有很多东西可以复用,如果你能明智地应用这些东西,你就能在采用这项技术方面快速前进,你不一定要成为这项技术的创新者。所以,现在就开始吧。
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